Incorporação e execução de funções personalizadas em uma sala limpa¶

É possível carregar e executar um código Python personalizado em uma sala limpa. Isso é útil para executar transformações complexas de dados, análise ou tarefas de machine learning que não são possíveis com as consultas SQL padrão. Seu código pode tirar proveito de um conjunto padrão de pacotes Python e da Snowpark API. Python é a única linguagem de codificação compatível com salas limpas.

Os modelos em uma sala limpa podem chamar o código carregado, mas um modelo só pode chamar o código que foi carregado pela mesma conta que adicionou o modelo. O código carregado não pode ser visualizado ou baixado. O Snowflake verifica se há problemas de segurança no código carregado.

Há diferentes mecanismos para carregar um código em sala limpa, dependendo da sua função:

Provedores

• Carregamento de código em linha: se quiser carregar o código usando os recursos de computação padrão de uma sala limpa e precisar usar apenas o conjunto padrão de pacotes Python (incluindo a Snowpark API), você deverá carregar o código em linha.

• Execução do Snowpark Container Services em sala limpa: se precisar de mais controle sobre o ambiente, como especificar bibliotecas adicionais de computação ou personalizadas, você poderá executar um contêiner Snowpark em uma sala limpa.

Consumidores

• Carregamento em linha com modelo: os consumidores podem carregar e executar um pacote do modelo com o código. O código é vinculado ao modelo e deve ser aprovado pelo provedor da sala limpa.